陶鳳 近期,深圳華強北等地出現一群未成年人以「跑樓小孩」身份,從外賣員手中承接「最後垂直百米」的送餐任務,每單收費1—2元。 這些小孩多為暑期放假的學生,年齡在10—14歲之間。因為寫字樓複雜的地形導致外賣員超時風險高,而孩子因熟悉樓宇、收費低成為外賣員的「平替」。 乍一看,這似乎是個讓各方「小贏」的方案。孩子的家長多在附近做生意,在家長眼中,孩子代送外賣既能鍛鍊身體打發時間,又能通過勞動獲得報酬體會賺錢的不易。 孩子用這樣的暑期實踐取得報酬,攢下零用錢,去滿足自身的小願望。配送小哥則節省了時間,與孩子合作完成「最後一百米」,提升了送餐效率。 然而,「小贏」背後的風險卻不容小覷。無論是「跑樓小孩」,還是近期被頻頻熱議的「體育外賣」新風口,因為涉及未成年人,安全問題首當其衝。 外賣工作,表面看著簡單,實際上要搶時間、拼體力。根據媒體報導,這些孩子們既要從外賣小哥手裡搶單,還要彼此之間競爭拿單,無形之中給孩子的身心帶來巨大的壓力。 「最後一百米」,雖然距離不遠,但孩子們不可避免地要在路邊停留,要在不同樓宇之間穿梭。送單與時間賽跑本身已具危險性,即便配送小哥會留存家長電話以備溝通,一旦摔倒撞傷甚至遭遇意外,安全責任由誰承擔依然模糊。 在法律層面,亦有涉嫌違法的問題。根據我國的未成年人保護法明確規定,不得組織未成年人進行可能危及人身安全的活動,而代送顯然涉及交通、陌生人接觸等安全隱患。 若站在消費者的角度考慮,一單外賣在最後百米倒手,如果出現錯送、晚送、餐品損壞等問題,又該如何追責? 在外賣原本的服務鏈條上,並無「跑樓小孩」一環。消費者購買的外賣服務出現問題,可對平臺、商戶、騎手追責。如今,孩子的替代方案並無商業協議,更無明確的法律規範,無疑給消費者的權益保護留下真空。 從「體育外賣」興起,關於孩子的實踐被社會各方高度關注。其中,最大的爭議便是被低估的安全風險。 鍛鍊孩子社會適應能力、體察父母掙錢辛苦、勞動創造價值,這些初衷是好的,但鍛鍊的目的是讓孩子更好地成長,而不是冒險。 在權責邊界模糊、執法依據不足、監管盲區之下,「跑樓小孩」貌似「小贏」,實則風險重重。畢竟,涉及未成年人的一切實踐,合法、安全、規範永遠要跑在最前面。
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的? 「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標:真正去幹活 2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。 對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網 王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢? 他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。 「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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